YOLO Vision 2026 :

Visualise les architectures YOLO avec YAML2ModelGraph#

YAML2ModelGraph est un outil communautaire qui convertit les fichiers YAML des modèles Ultralytics YOLO en diagrammes d'architecture SVG. Il aide à documenter des modèles personnalisés ou à inspecter la structure de leur backbone, de leur neck et de leur head.

Single-head YOLO architecture rendered by YAML2ModelGraph Multi-head YOLO architecture rendered by YAML2ModelGraph

Installation#

Clone le projet et installe sa dépendance PyYAML :

git clone https://github.com/WangQvQ/YAML2ModelGraph.git
cd YAML2ModelGraph
pip install pyyaml

Utilisation#

Génère un diagramme à partir de l'exemple YOLO26 inclus :

python main.py examples/yolo26.yaml output.svg

Utilise --head multi pour dessiner des head nodes spécifiques à l'échelle, ou sélectionne l'un des thèmes inclus :

python main.py examples/yolo26.yaml output.svg --head multi --theme paper_ryb

Les thèmes disponibles incluent paper, paper_ryb, candy, dark, ocean, retro, blueprint, forest et journal. Le SVG généré ne nécessite aucune installation de Graphviz.

Métadonnées des nœuds#

Modifie DISPLAY_CONFIG dans main.py de YAML2ModelGraph pour choisir quels détails apparaissent dans chaque nœud :

DISPLAY_CONFIG = {
    "show_channels": True,
    "show_repeats": True,
    "show_stride": True,
    "show_args": False,
}

Les noms de modules YAML personnalisés sont rendus automatiquement. Les couleurs, formes et typographies des thèmes sont configurées dans themes.py de l'outil.

Limites#

YAML2ModelGraph aligne spécialement les standard Detect heads. Les autres task heads tels que OBB, Pose et Segment sont actuellement rendus sous forme de nœuds neck-lane génériques. Consulte le dépôt YAML2ModelGraph pour connaître la prise en charge actuelle et les détails d'utilisation.

Contributeurs
RARahulbiradar91

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